基于輔助變量的隨機效應(yīng)logistic回歸及其加權(quán)平均分估計.pdf

1、廣義線性混合模型是一種特殊的混合模型，是對廣義線性模型的一種重要擴展。在這個模型結(jié)構(gòu)中，取代固定效應(yīng)，線性預(yù)測量包含了具有正態(tài)分布的隨機效應(yīng)。隨機效應(yīng)logistic回歸是廣義線性混合模型（GLMM）的一個特殊的情況，主要應(yīng)用于流行病學。
　　本文首先介紹了隨機效應(yīng)logistic回歸模型，提出了一個新的方法，即在平均分方法（Mean Score Method）的基礎(chǔ)上，當出現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)時，對其使用輔助變量，從而對數(shù)據(jù)進行特定中心估

2、計，得到第一步估計量，然后對第一步估計量進行最優(yōu)加權(quán)，來構(gòu)造一個兩步估計量。最后利用兩種估計量做了模擬研究，結(jié)果表示本文提出的估計量估計恰當，最后將其應(yīng)用于男嬰缺陷問題中，并證明我們提出的方法在實際應(yīng)用中更實用。
　　第1章為緒論。簡要敘述了隨機效應(yīng)logistic模型選題的背景和研究意義，以及國內(nèi)外關(guān)于缺失數(shù)據(jù)處理、logistic模型和新生兒缺陷問題的研究現(xiàn)狀。
　　第2章介紹了隨機效應(yīng)的logistic回歸模型，本文提

3、出了一種特定中心的估計方法，它是在擬似然函數(shù)的基礎(chǔ)上，對缺失數(shù)據(jù)的處理使用平均分數(shù)法的一種方法。接下來再對第一步估計量進行最優(yōu)加權(quán)，來構(gòu)造一個兩步估計量。在第2部分的結(jié)尾給出了估計量的漸近性質(zhì)。
　　第3章是將估計量和理論值對比的模擬研究，進而對本文所提出的隨機效應(yīng)logistic模型的估計方法進行評價。
　　第4章是實證分析。先介紹了本文的數(shù)據(jù)來源。并以新生兒出現(xiàn)缺陷數(shù)據(jù)為例，使用本文的提出的新估計方法進行估計，最后根據(jù)實